非接触式应激状态识别方法与系统

    公开(公告)号:CN117056786A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311256891.2

    申请日:2023-09-26

    摘要: 本发明提供了一种非接触式应激状态识别方法与系统,涉及应激状态识别领域。该方法包括:基于预设的特征网络对第一待处理数据进行空间维度和时间维度的卷积处理,得到第二待处理数据;基于交叉注意力权重向量W′分别对第二待处理数据进行加权融合,得到加权融合后的特征描述符Y′;对所述特征描述符Y′进行降维处理,并基于预设的多分类激活函数softmax对降维处理后的特征描述符和HRV信号进行应激状态识别,得到对应的应激状态等级。由此,不仅克服了传统穿戴式设备的不便利性,并将多维面部数据进行特征融合,卷积过程中有选择地关键特征,区分地提取各个维度上的特征,且进行四个维度的特征融合,提升应激状态等级评估的精确度。

    人机协同的微创内窥镜持镜机器人系统

    公开(公告)号:CN113143461B

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202110104347.0

    申请日:2021-01-26

    IPC分类号: A61B34/20 A61B17/00 A61B34/30

    摘要: 本发明提供一种人机协同的微创内窥镜持镜机器人系统,涉及内窥镜领域。通过获取内窥镜视图和机器人位姿;获取机器人各关节状态,并根据机器人正向运动学原理求解内窥镜相机位姿;采用YOLOv3算法检测内窥镜视图中的手术器械尖端位置;基于视图中每一个手术器械尖端位置,获取手术器械尖端到视图中心点的距离;基于手术器械尖端位置、手术器械尖端到视图中心点的距离和相机参数获取视觉追踪向量;获取内窥镜插入体内距离约束向量;基于视觉追踪向量和内窥镜插入体内距离约束向量获取协作型机械臂各关节速度。本发明提出了一种新的内窥镜术野自适应调整方法,在不需要估计手术器械深度的情况下通过机器人自动调整内窥镜术野范围,系统稳定,鲁棒性好。

    疼痛评估装置、方法、存储介质和电子设备

    公开(公告)号:CN115359898A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202210813324.1

    申请日:2022-07-12

    摘要: 本发明提供了一种疼痛评估装置、方法、存储介质和电子设备,涉及疼痛评估技术领域。本发明通过先获取患者的面部视频,所述面部视频包括若干帧患者的真实疼痛表情图像;随后基于患者的真实疼痛表情图像生成不同疼痛等级的模拟疼痛表情图像;再基于不同疼痛等级的真实疼痛表情图像和模拟疼痛表情图像训练帧级疼痛检测模型;然后基于训练好的帧级疼痛检测模型评估患者的面部视频中各帧真实疼痛表情图像的疼痛得分;最后基于各帧的疼痛得分计算序列级的疼痛等级,解决了现有基于标准数据集训练导致的临床使用时效果差的问题。

    面向体内柔性动态环境的机器人自主活检取样方法

    公开(公告)号:CN115192092A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210779466.0

    申请日:2022-07-04

    摘要: 本发明提供一种面向体内柔性动态环境的机器人自主活检取样方法、系统、存储介质和电子设备,涉及活检组织学诊断技术领域。本发明中,分别将由医生选择的病灶点和碰撞规避区域在三维影像上的三维位置、以及多自由度的活检钳末端的三维位置转换到机器人基坐标系下;采用多目标运动融合控制方法,控制活检钳末端从初始位置向病灶点位置移动;到达病灶点位置附近后,根据预设的自主取样控制系统,获取活检钳末端与组织的接触力,完成夹持取样操作;采用所述多目标运动融合控制方法,控制多自由度活检钳末端从取样结束位置返回初始位置。不仅能实现医生标记的取样点三维动态追踪,而且能实现取样过程的自主化,缩短取样时间,提高取样的质量和效率。

    多分支特征融合的内窥镜检查报告智能生成方法和系统

    公开(公告)号:CN115050444A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210536913.X

    申请日:2022-05-17

    摘要: 本发明提供一种多分支特征融合的内窥镜检查报告智能生成方法和系统,涉及图像处理技术领域。本发明首先获取并预处理待生成报告的内窥镜数据,获取内窥镜报告词典;然后从场景级、类别级和区域级三个分支提取所述内窥镜数据的场景级的特征、类别级特征和区域级特征;最后融合所述场景级的特征、类别级特征和区域级特征,结合所述内窥镜报告词典,生成内窥镜检查报告。本发明实施例内窥镜检查报告生成任务分为三个分支,从内窥镜数据的不同维度采用相对应的人工智能方法实现特征提取,进而进行特征融合实现内窥镜检查报告生成,相对于现有的方法,本发明生成的内窥镜检查报告更为精确。